¿Qué es un operador $CODEC? Es donde los modelos de Visión-Lenguaje-Acción finalmente hacen que la IA sea útil para el trabajo real. Un operador es un agente de software autónomo impulsado por modelos VLA que realiza tareas a través de un ciclo continuo de percepción-razón-acción. Los LLM pueden pensar y hablar de manera brillante, pero no pueden señalar, hacer clic o agarrar nada. Son motores de razonamiento puro sin conexión a tierra en el mundo físico. Las VLA combinan la percepción visual, la comprensión del lenguaje y la salida de acción estructurada en un solo paso hacia adelante. Mientras que un LLM describe lo que debería suceder, un modelo VLA en realidad lo hace mediante la emisión de coordenadas, señales de control y comandos ejecutables. El flujo de trabajo del operador es: - Percepción: captura capturas de pantalla, imágenes de cámaras o datos de sensores. - Razonamiento: procesa las observaciones junto con las instrucciones del lenguaje natural utilizando el modelo VLA. - Acción: ejecuta decisiones a través de interacciones de la interfaz de usuario o control de hardware, todo en un bucle continuo. Ejemplos: LLM vs. Operador impulsado por el modelo VLA Programación de una reunión LLM: Proporciona una explicación detallada de la administración del calendario, describiendo los pasos para programar una reunión. Operador con modelo VLA: - Captura el escritorio del usuario. - Identifica la aplicación de calendario (por ejemplo, Outlook, Google Calendar). - Navega hasta el jueves, crea una reunión a las 2 p.m. y agrega asistentes. - Se adapta automáticamente a los cambios en la interfaz de usuario. Robótica: Clasificación de objetos LLM: Genera instrucciones escritas precisas para clasificar objetos, como identificar y organizar componentes rojos. Operador con modelo VLA: - Observa el espacio de trabajo en tiempo real. - Identifica los componentes rojos entre los objetos mezclados. - Planifica trayectorias sin colisiones para un brazo robótico. - Ejecuta operaciones de selección y colocación, ajustándose dinámicamente a nuevas posiciones y orientaciones. Los modelos VLA finalmente cierran la brecha entre la IA que puede razonar sobre el mundo y la IA que realmente puede cambiarlo. Son los que transforman la automatización de un frágil seguimiento de reglas en una resolución de problemas adaptativa: trabajadores inteligentes. "Los scripts tradicionales se rompen cuando cambia el entorno, pero los operadores utilizan la comprensión visual para adaptarse en tiempo real, manejando las excepciones en lugar de bloquearse en ellas".